vision transformer硬件

根据提供的引用内容，Vision Transformer的硬件要求包括：
- 使用到了MultiHeadAttention，对应tensorflow-gpu最低版本为2.4.0。
- 安装tensorflow-gpu版本需要使用cudatoolkit=11.0和cudnn==8.0.5.39。
因此，为了使用Vision Transformer，您需要具备以下硬件条件：
- 支持CUDA Toolkit 11.0的显卡。
- 安装了对应版本的cuDNN库。
- 安装了tensorflow 2.4.0及以上的GPU版本。
请注意，这只是Vision Transformer所需的硬件条件之一，还需要考虑其他系统和软件要求。

相关问题

vision transformer模型

Vision Transformer模型是一种将Transformer模型架构应用于计算机视觉领域的模型。与传统的卷积神经网络（CNN）相比，Vision Transformer模型使用注意力机制代替了卷积操作，从而能够综合考虑全局的特征信息。Vision Transformer模型的训练过程相对较慢，耗费较多的硬件资源和时间。

vision transformer 加速器的文献有哪些

以下是一些与Vision Transformer加速器有关的文献：

1. "Training Vision Transformers Faster and Better with Large Mini-Batches" by Xiaoyu Yue, Zhiwei Deng, Xiaodong Liu, and Jianfeng Gao.

2. "CoViT: A Hardware Accelerator for Efficient Vision Transformers" by Tomasz Kociszewski, Jakub Konieczny, Tomasz Jaworski, and Krzysztof Kepski.

3. "Accelerating Vision Transformers on FPGAs" by Shuyu Chang, Yufei Ma, Song Yao, Xinyu Niu, and Yu Wang.

4. "ViTAS: An Efficient Vision Transformer Architecture Search Framework on FPGAs" by Tianyi Chen, Yufei Ma, Shuyu Chang, and Yu Wang.

5. "Efficient Vision Transformer Inference with Structured Pruning and Quantization" by Xin Dong, Jiyang Zhang, and Yijun Li.

6. "A Comprehensive Study of Vision Transformer Inference on GPU and CPU" by Kai Han, Ankit Patel, Zhao Wu, and Yonggang Wen.

7. "Efficient Vision Transformer with Channel Attention" by Shuang Zhao, Pengfei Zhang, and Xiaojie Zhang.

8. "Crossbar Vision Transformer: A Hardware-Efficient Architecture for Vision Transformers" by Siheng Chen, Xinyi Chen, Xiaofei Ji, Yuhao Zhu, and Ling Li.

这些文献提供了关于如何优化Vision Transformer模型的硬件加速器方案，以及如何减少计算和存储要求等方面的信息。